一种高效的Turbo码硬件实现算法

针对Turbo码译码实现中硬件消耗、时延和纠错性能之间的矛盾，对Turbo码硬件实现中的译码算法进行了优化研究，提出了一种基于MAX-Log-MAP算法的高效Turbo码硬件实现算法。实验表明，本文所实现的Turbo码是硬件消耗与译码性能的良好折衷。     

Turbo码的Taylor-Log_MAP译码算法

以Turbo码基本理论和算法为基础,依据无线信息传输的实际要求和Taylor级数的基 本原理,提出了一种Turbo码的Taylor-Log-MAP高效译码算法。该算法对基本的Log-MAP 算法中K运算利用Taylor级数进行展开,针对实际的信道需求对展开式进行截断,实现了Tur bo码 的最佳译码。与传统的对数域最大后验概率译码算法相比,该算法基本保持了优良的译码 性能,同时避免了复杂的对数运算,减小了运算量。仿真结果表明,与现 有的RS码性能相比,使用Turbo码可以获取5 dB的信噪比增益。     

基于RADIX-4的Turbo码全并行译码算法

针对Turbo码全并行译码算法译码迭代次数多、硬件消耗大的问题，提出了一种基于RADIX-4的改进译码算法。将译码算法中状态转移图的相邻两步状态合并为一步计算，译码时以“比特对”的形式操作进行迭代。在保留译码最大并行度同时，译码计算单元使用量减少一半，显著降低了Turbo码全并行译码算法的运算复杂度和存储开销。仿真结果表明，在相同迭代次数条件下，该方法的译码性能较全并行译码算法平均提高约0.5 dB。     

Turbo码MAP译码算法及其对数域中的改进算法

本文在介绍Turbo码基本结构的基础上 ,阐述了MAP算法的译码机理 ,在此基础上分析了在对数域中的 2种MAP算法 :Max -Log -MAP算法和Log -MAP算法 ,最后通过仿真对它们进行了性能上的模拟和比较。     

基于Turbo-TCM与时空分组码的级联系统的次优译码算法

针对瑞利信道中存在的严重的多径衰落，本文实现了Turbo-TCM方案与时空分组码的级联系统，以期利用空间分集改善系统的误码率性能。针对级联系统的译码，本文给出了一种具有低译码时延的次优译码算法，该算法的特点是各模块独立译码，先算比特对数似然比再进行二进制Turbo码译码。最后通过计算机仿真给出了使用该次优译码算法的Turbo－TCM方案与时空分组码的级联系统的译码性能。仿真结果说明，当发射天线数目一定时，随着接收天线数目的增加，译码性能的增益随之增加而帧长对译码性能的影响则随之减小。     

Turbo码译码性能与循环迭代次数探讨

Turbo码中独有的循环迭代结构是Turbo码具有良好的译码性能的一个重要原因。本文重点探讨了循环迭代次数对Turbo码译码性能的影响。并对探讨结果进行了计算机仿真 ,模拟出信噪比 -误比特率曲线。     

DVB-S中RS译码的快速算法

本文介绍了DVB-S中RS码的编码及常用的译码算法,然后又介绍了几种有限域中快速傅里叶变换(FFT)算法。提出了一种快速频域译码算法,该算法用速度较快的Good-ThomasFFT和素数域中的半快速算法来优化频域译码算法,使DVB-S中(204,188)RS码的译码速度提高了近10倍。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低。     

一种低复杂度双二元卷积Turbo码译码算法

双二元卷积Turbo码（DB CTC）的非二进制编码使得译码复杂度增加,限制了其在某些实际通信工程中的使用。在最大后验概率（MAP）译码算法的基础上,提出了一种优化算法,将译码的存储量和计算量降为原来的1/4。仿真结果表明：在不同编码长度和码率的情况下,优化算法与原算法性能相当;在误码率为10-5的条件下,两者的Eb/N0差异同样不大于0.1 dB。     

基于多项式遍历和码字相关的Turbo码盲识别

针对1/n码率Turbo码的盲识别问题,提出了一种基于多项式遍历和码字相关的检测识别方法。该方法首先对码字序列进行分组,利用分组验证的方法对数据中的卷积码进行快速检测,进而识别出Turbo码的码率;然后,利用欧几里得算法对Turbo码的分量编码器a的参数进行识别,进而通过对编码器b的遍历,恢复出伪随机交织序列;最后,通过与信息序列的码字相关,验证编码器b的参数是否正确,同时利用相关谱峰值所在位置识别交织器参数,实现了Turbo码的全部参数估计。仿真实验验证了该算法的有效性。对算法的误码适应能力进行的仿真分析表明,该方法能够在较高误码率条件下实现Turbo码的检测与识别。     

一种低复杂度的LDPC码迭代译码算法

在LDPC码的译码算法中，和积算法性能最优但复杂性较高，最小和算法实现简单但性能与和积算法相差较多。针对这一性能与复杂度的矛盾，带有修正项的最小和算法成为研究的热点问题。文中基于一种性能与和积算法接近的修正最小和算法进行研究，对修正项的修正方式进行了简化，简化后的算法在性能上与和积算法仍非常接近，实现复杂度却比原修正最小和算法有明显的降低。     

LDPC码在因子图上的构造及其译码

LDPC码是一种可以接近香农限的线性分组码，可通过稀疏奇偶校验矩阵来构造。也可以用因子图来构成。根据LDPC码的不同构成方法至今已提出了数种不同的译码方法。本文介绍了基于因子图的LDPC码的构造方法，分析了和一积(SPA)译码算法的基本原理，最后详细讨论了用SPA算法对LDPC码进行译码的过程。     

构造接近香农极限的低密度校验码

跨国公司在进行全球经营的过程中,势必面临不同文化的冲击,对其进行有效的跨文化管理,关系着其运营的成败。在进行管理的过程中,要分析成员不同文化背景及由此产生的个性特点,其次,要本着包容的态度去进行跨文化管理,建立本企业特点的文化管理,从而有针对性地采取具体管理对策。     

目标跟踪中的多模型算法发展综述

对目标跟踪中的多模型算法的形成与发展进行了回顾 ,指出了各阶段多模型算法的局限性 ,重点对当前多模型算法的发展方向进行了分析     

大规模MIMO系统的预编码算法综述

相比于传统多输入多输出（MIMO）系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。     

RFID防碰撞算法的研究进展与应用

随着射频身份识别(RFID)技术应用在诸多新的领域,其防碰撞问题日显突出。文中介绍了RFID中标签防碰撞和阅读器防碰撞算法与技术的研究进展,并指出了这些算法的优缺点。     

Mark-Choose-Cut Algorithms For Fair And Strongly Fair Division

This paper proposes a new criterion to evaluate algorithms for cake division, by the number of resulting pieces. Then, inspired by the idea of "cut-and-choose", we present "mark-choose-cut" algorithms for fair and strongly fair cake division problems. They are game-theoretic algorithms. The number of resulting pieces is bounded by 2 × 3n-2 + 1 and 4 × 3n-2 + 1, for fair and strongly fair division respectively.     

基于公平性的多用户OFDM系统自适应功率分配松弛算法

近期我国ETF市场出现了大规模异常赎回而导致资产规模大幅下降的异常现象。本文对这一异常现象分析后发现其主要原因可能是:(1)我国市场为弱式有效市场,被动式投资业绩不如主动式投资;(2)成份股经常出现涨停而导致投资者难以购买到涨停股份,制约了ETF的申购规模;(3)我国投资者不愿长期持有ETF,而只是把ETF当作波段操作工具。ETF资产规模大幅下降归根结底是由于投资者对ETF产品没有信心,也就是投资者对上市公司存有很大疑义,对股市缺乏信心。     

实时成像算法在某8mm高分辨机载SAR中的应用

在某8mm高分辨机载合成孔径雷达(SAR)中，根据实时信号处理的要求，对多种算法的优劣进行了比较，并用所选算法(RD和运动补偿算法)对实际回波数据进行处理，验证了算法的有效性。     

A hybrid clustering and classification approach for predicting crash injury severity on rural roads

As a threat for transportation system, traffic crashes have a wide range of social consequences for governments. Traffic crashes are increasing in developing countries and Iran as a developing country is not immune from this risk. There are several researches in the literature to predict traffic crash severity based on artificial neural networks (ANNs), support vector machines and decision trees. This paper attempts to investigate the crash injury severity of rural roads by using a hybrid clustering and classification approach to compare the performance of classification algorithms before and after applying the clustering. In this paper, a novel rule-based genetic algorithm (GA) is proposed to predict crash injury severity, which is evaluated by performance criteria in comparison with classification algorithms like ANN. The results obtained from analysis of 13,673 crashes (5600 property damage, 778 fatal crashes, 4690 slight injuries and 2605 severe injuries) on rural roads in Tehran Province of Iran during 2011–2013 revealed that the proposed GA method outperforms other classification algorithms based on classification metrics like precision (86%), recall (88%) and accuracy (87%). Moreover, the proposed GA method has the highest level of interpretation, is easy to understand and provides feedback to analysts.